Modelo de avaliação de risco em campanhas kickstarter utilizando machine learning

O Crowdfunding tornou-se um fenômeno virtual por ser um modelo de negócio que visa arrecadar fundos para projetos coletivos de vários tipos. A Avaliação de Riscos com base nas características de tais projetos são um passo importante na minimização de perdas financeiras. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é apresentar um modelo para avaliação de risco em projetos desta natureza utilizando técnicas Estatísticas e de Aprendizagem de Máquina (Machine Learning ou ML), considerando as etapas de preparação, processamento e análise dos resultados. Para o desenvolvimento do trabalho foi utilizada a ferramenta WEKA e a linguagem de programação Python com módulos específicos de ML. Por fim, este trabalho mostra que a utilização de técnicas de ML foi eficiente obtendo uma acurácia de 77%, superior aos 76% do modelo proposto por Etter, Grossglauser e Thiran (2013) e, por consequência, pode ser utilizada como um método na Avaliação de Risco em Campanhas Kickstarter, fornecendo condições aos investidores de mitigar os riscos associados aos projetos desta natureza por meio da análise de gráficos e dados numéricos.